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Banque Banque commerciale, banque de développement
Institution de microfinance IMF, coopérative ou mutuelle d'épargne et de crédit
FinTech / Startup Paiement, crédit digital, Mobile Money, Insurtech
Autre institution Assurance, établissement de paiement, autre
Leadership & Culture d'Innovation
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D1.1 · Engagement Direction & Budget
Q1.1a Le Conseil d'Administration et la DG ont-ils formellement validé une feuille de route IA inscrite au Plan Stratégique ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
OUI partiel En production mais partiel
EN COURS Projet ou prototype actif
NON En réflexion, non formalisé
NON Inexistant
NE SAIT PAS Information non disponible
NA Non applicable à notre institution
D1.1 · Engagement Direction & Budget
Q1.1b Existe-t-il une ligne budgétaire annuelle dédiée et sanctuarisée pour les projets IA, la Data et les PoC ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
OUI partiel En production mais partiel
EN COURS Projet ou prototype actif
NON En réflexion, non formalisé
NON Inexistant
NE SAIT PAS Information non disponible
NA Non applicable à notre institution
D1.2 · Acculturation IA & Littératie
Q1.2a Les cadres dirigeants, directeurs de pôles et chefs d'agences ont-ils suivi une formation certifiante aux fondamentaux de l'IA ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
OUI partiel En production mais partiel
EN COURS Projet ou prototype actif
NON En réflexion, non formalisé
NON Inexistant
NE SAIT PAS Information non disponible
NA Non applicable à notre institution
D1.2 · Acculturation IA & Littératie
Q1.2b Les analystes crédits et risk managers savent-ils formuler des prompts, évaluer la fiabilité et détecter les hallucinations ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
OUI partiel En production mais partiel
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NON Inexistant
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D1.3 · Gestion des Talents Data & Compétences
Q1.3a L'institution dispose-t-elle en interne de compétences Data Science/Engineering capables d'auditer et maintenir les algorithmes ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
OUI partiel En production mais partiel
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NON Inexistant
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D1.3 · Gestion des Talents Data & Compétences
Q1.3b Existe-t-il une politique active de rétention des talents data et des partenariats avec les filières d'excellence locales ?
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D1.4 · Acceptabilité, Confiance & Changement
Q1.4a Les agents de crédit et chargés d'affaires font-ils confiance aux recommandations automatisées d'octroi ou de recouvrement ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
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D1.4 · Acceptabilité, Confiance & Changement
Q1.4b Un dispositif formalisé de conduite du changement positionne-t-il explicitement l'IA comme un 'copilote' et non un substitut ?
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D1.5 · Culture Sandbox & Expérimentation
Q1.5a L'institution dispose-t-elle d'un environnement 'Bac à sable' (Sandbox) sécurisé pour tester des PoC sans impacter le Core Banking ?
OUI Totalement opérationnel et prouvé
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D1.5 · Culture Sandbox & Expérimentation
Q1.5b Le délai moyen entre l'émergence d'une idée d'IA et le lancement d'un PoC sur données réelles est-il inférieur à 3 mois ?
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Éthique, Régulation & Gouvernance
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D2.1 · Gouvernance & Directives Prudentielles
Q2.1a Existe-t-il une Charte formelle de Gouvernance des Algorithmes approuvée par les instances et conforme aux circulaires des banques centrales et régulateurs bancaires ?
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D2.1 · Gouvernance & Directives Prudentielles
Q2.1b Un Comité d'Éthique & Risques IA multidisciplinaire examine-t-il obligatoirement tout nouveau modèle avant mise en production ?
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D2.2 · Risque Modèle & Explicabilité Crédit
Q2.2a Chaque décision d'octroi ou de rejet de crédit par l'IA est-elle traçable et explicable (facteurs SHAP) au client et au régulateur ?
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D2.2 · Risque Modèle & Explicabilité Crédit
Q2.2b Des tests réguliers de détection des biais discriminatoires (genre, statut matrimonial, zone géographique) sont-ils exécutés ?
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D2.3 · Protection des Données & Souveraineté
Q2.3a Les traitements automatisés et algorithmes de scoring font-ils l'objet d'une déclaration de conformité préalable auprès de l'autorité nationale de protection des données personnelles ?
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D2.3 · Protection des Données & Souveraineté
Q2.3b Existe-t-il une politique stricte interdisant l'injection de données bancaires confidentielles dans des IA génératives publiques ?
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Valeur Métier & Inclusion Financière
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D3.1 · Cas d'Usage à Fort Impact & Inclusion
Q3.1a Les cas d'usage IA ciblent-ils directement les priorités stratégiques : Scoring alternatif informel, détection fraude, recouvrement ?
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D3.1 · Cas d'Usage à Fort Impact & Inclusion
Q3.1b Existe-t-il une grille de priorisation multicritères croisant la rentabilité financière (PNB) et la faisabilité technologique ?
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D3.2 · Mesure ROI & Réduction du PAR
Q3.2a L'impact financier de l'IA est-il mesuré par des KPI précis (baisse du PAR 30/90, réduction du coût du risque, gains d'ETP) ?
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D3.2 · Mesure ROI & Réduction du PAR
Q3.2b Un bilan d'évaluation du ROI est-il obligatoirement présenté au Comité d'Audit 6 mois après chaque mise en production ?
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Socle Data & Données Alternatives
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D4.1 · Qualité Données Core Banking
Q4.1a Les données du Core Banking (Progiciel Bancaire Central) ou du SIG IMF sont-elles nettoyées, dédupliquées et exemptes de doublons majeurs ?
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D4.1 · Qualité Données Core Banking
Q4.1b Existe-t-il un référentiel unique garantissant la complétude des identifiants officiels (Numéro National d'Identité / CNI / Passeport) ?
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D4.2 · Réconciliation Silos & Bureaux d'Information sur le Crédit
Q4.2a Le moteur de scoring interroge-t-il de manière automatisée par API le Bureau d'Information sur le Crédit ?
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D4.2 · Réconciliation Silos & Bureaux d'Information sur le Crédit
Q4.2b Les flux transactionnels Mobile Money sont-ils consolidés avec l'historique bancaire interne ?
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Infrastructure, MLOps & Sécurité
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D5.1 · Infrastructure Hybride & Continuité
Q5.1a L'institution dispose-t-elle de serveurs dédiés (On-premise Tier III ou Cloud Privé) garantissant la puissance de calcul requise ?
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D5.1 · Infrastructure Hybride & Continuité
Q5.1b L'architecture supporte-t-elle un fonctionnement en mode dégradé (Offline Fallback) pour les agences en zone rurale peu connectée ?
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D5.2 · Architecture Data Lakehouse & API
Q5.2a Existe-t-il un Entrepôt de Données / Data Lakehouse centralisé évitant toute requête analytique directe sur le Core Banking ?
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D5.2 · Architecture Data Lakehouse & API
Q5.2b Des API REST sécurisées et documentées permettent-elles d'interconnecter instantanément le scoring aux applications bancaires ?
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D5.3 · Pratiques MLOps & Cyber-Résilience
Q5.3a La performance des modèles de scoring fait-elle l'objet d'une surveillance continue de la dérive statistique (Data Drift / PSI) ?
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D5.3 · Pratiques MLOps & Cyber-Résilience
Q5.3b Les pipelines d'IA sont-ils intégrés au Plan de Continuité d'Activité (PCA) et protégés contre les risques de cybersécurité ?
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